Российские ученые из МФТИ, ФИЦ ИУ РАН и AIRI создали новый метод топологического картографирования под названием PRISM-TopoMap, который позволяет роботам эффективнее ориентироваться в постоянно меняющейся среде. Это важное достижение, поскольку актуальные технологии навигации сталкиваются с вызовами в условиях динамических изменений окружающего пространства.
Современные роботы находят применение в самых различных сферах: от автоматизации складов, где они перемещают тонны грузов, до доставки посылок дронами в городах и исследования далеких планет с помощью марсоходов. Однако, научить машины справляться с изменениями в пространстве является сложной задачей. Традиционные метрические карты, представляющие собой подробные изображения местности, требуют больших объемов памяти и склонны к накоплению ошибок со временем.
Альтернативным решением являются топологические карты, которые фиксируют связи между ключевыми точками, представляя их в виде графа. Этот подход позволяет роботам быстрее планировать маршруты и менее зависеть от ошибок. Ключевым аспектом является способность точно определять местоположение робота в графе, что было слабым местом существующих технологий, основанных на машинном обучении.
Метод PRISM-TopoMap решает эту проблему, выделяя основные ориентиры и связи между ними, что позволяет строить и обновлять карту в процессе передвижения. Это значительно экономит память и вычислительные ресурсы, а также дает возможность работать эффективно в условиях, где недоступны глобальные координаты. По словам Дмитрия Юдина из МФТИ, новый метод имитирует человеческое восприятие местности, акцентируя внимание на ключевых точках маршрута.
Тестирование нового метода показало его превосходство над существующими аналогами, и результаты были опубликованы в научном журнале IEEE Robotics and Automation Letters. Разработка имеет особую значимость для автономных роботов, использующихся в сложных условиях, таких как исследования на других планетах, где традиционные навигационные системы могут быть недоступны.